JwumaEntornos de tareas agénticas, especificación de datos para modelos que usan herramientas
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Los datos de tareas agénticas capturan trayectorias completas de múltiples pasos donde un modelo utiliza herramientas para lograr algo, grabadas de principio a fin con el estado intermedio preservado. Las muestras de un solo turno no pueden enseñar recuperación, por lo que las rutas de fallo deben ser creadas deliberadamente en lugar de ser recolectadas solo de ejecuciones exitosas.
En resumen
- Los datos agénticos capturan trayectorias completas, no turnos individuales.
- El estado intermedio de la llamada a la herramienta debe preservarse para ser útil.
- Las rutas de fallo y recuperación deben ser creadas deliberadamente.
- Las especificaciones de tareas deben versionarse junto con los datos.
- Un agente entrenado solo en ejecuciones exitosas no puede recuperarse de errores.
¿Estás definiendo algo así?
Preferimos hablar del problema antes que cotizar por volumen.
Ver capacidades¿Por qué las muestras de un solo turno no son suficientes?
Porque los fallos que importan en los sistemas agénticos son acumulativos. El modelo llama a una herramienta, interpreta mal el resultado, y todo lo que sigue se basa en esa mala interpretación. Ningún turno individual en esa secuencia parece incorrecto por sí solo.
Entrenar o evaluar en turnos aislados mide algo diferente de lo que le interesa. Necesita toda la trayectoria, incluido el estado intermedio en cada paso, para ver dónde realmente se equivocó.
¿Por qué deben ser creadas las rutas de fallo?
Porque si solo recolecta de producción, recolecta abrumadoramente éxitos y casi-éxitos, y los fallos genuinos raros son no representativos y están submuestreados.
Un agente que solo ha visto que las cosas van bien no ha sido enseñado a recuperarse. Crear deliberadamente los modos de fallo que espera, incluidos los tiempos de espera de herramientas, respuestas mal formadas y resultados intermedios plausibles pero incorrectos, es la única manera de cubrirlos con una densidad útil.
¿Qué debe especificar una tarea?
La superficie de herramientas disponible, los criterios de éxito, qué se considera una recuperación aceptable y cuánta libertad tiene el agente para desviarse de una ruta esperada. Sin el último, los anotadores no están de acuerdo sobre si una ruta inusual pero exitosa es correcta.
Versione la especificación con los datos. Las especificaciones agénticas cambian rápidamente, y una trayectoria juzgada bajo un criterio de éxito antiguo no es comparable a una juzgada bajo uno nuevo.
- Superficie de herramientas disponible
- Criterios de éxito
- Qué se considera una recuperación aceptable
- Desviación permitida de la ruta esperada
- Versión de la especificación estampada en cada trayectoria
También preguntan
¿Qué es un entorno de tareas agénticas?
Un entorno donde un modelo completa una tarea de múltiples pasos usando herramientas, con la trayectoria completa grabada, incluido el estado intermedio, para que el modelo pueda ser entrenado o evaluado en toda la secuencia en lugar de en un solo turno.
¿Por qué crear rutas de fallo deliberadamente?
Porque los datos de producción son abrumadoramente ejecuciones exitosas. Un agente que nunca ha visto un tiempo de espera de herramienta o una respuesta mal formada no ha aprendido a recuperarse de uno.
¿Deben versionarse las especificaciones de tareas?
Sí. Las especificaciones agénticas cambian rápidamente, y una trayectoria juzgada bajo un criterio de éxito más antiguo no es comparable a una juzgada bajo uno más nuevo a menos que se registre la versión.